電腦視覺領域的專家（替代職位：電腦視覺開發人員/簡歷開發人員、電腦視覺工程師/簡歷工程師）開發演算法，使電腦能夠識別和分析圖像，並從中提取必要的資訊 – 一般而言，將它們視為一個人所做的事情。對於那些對IT感興趣、懂數學並且不害怕學習程式設計的人來說，這個職業可能會感興趣。
簡要說明電腦視有關課程的更多信息 （CV）是人工智慧系統中使用的技術之一
還有 NLP（自然語言處理）、Data Science（資料分析），它們使用 ML（機器學習）方法。由於深度學習，電腦獲得了識別圖像的能力 – 這是機器學習的一個子類型，其中神經網路用於解決問題。
電腦視覺領域專家的任務是訓練神經網路辨識影像和影片的意義，從視覺訊息（影片、照片、掃描）中選擇某些片段進行後續處理、反應和腳本執行。
電腦視覺應用於許多領域，包括醫學、生物技術、國防工業、體育、商業、運輸、農業、能源、住房和公共服務、汽車工業、機器人和各種監控系統、安全和存取控制系統（ACS），特別是在生物辨識領域。
以下是使用電腦視覺技術執行的一些功能：
圖像搜尋 – 搜尋並選擇與資料庫中給定圖像相似的圖像（用於搜尋引擎）；
提升影像品質 – 提高模糊影像的清晰度和清晰度，消除視訊偽影（播放過程中的缺陷）問題，恢復受損區域；
審查社交網路和線上交易平台上的視覺內容 – 掃描上傳的圖像並過濾那些不符合既定標準的圖像（例如，交易平台上的產品不合規或存在暴力、裸體，尤其是圖像）兒童、對社交網路的攻擊）；
臉部辨識－執法機構、智慧型手機解鎖系統和存取控制系統以及銀行使用臉部辨識來識別客戶；
自主車輛導航－汽車和無人機使用電腦視覺來識別路徑中的障礙物並建立安全路線。
專業具體情況
電腦視覺專家做什麼的？
電腦視覺專家的職責根據資格等級（初級、中級、高級）的不同而有所不同。等級越高，任務越困難：
為各種目的和環境設計、測試、調試、安裝和維護電腦視覺演算法和硬體；
開發自動化電腦視覺演算法（分割、分類、影像創建、臉部或動作識別、風格轉移），主要用於機器人技術並與自主硬體系統配合使用；
編寫電腦視覺系統的技術文件作為最終使用者的指南；
電腦視覺領域的專案管理，包括形成需求、預算編制、技術開發團隊的協調；
追蹤最新的科學研究和技術進步以用於您的工作
電腦視覺工程師的典型任務範例：
建立影像分析處理演算法 – 辨識物件、偵測臉部和動作、辨識各種影像屬性。
使用卷積神經網路 (CNN) 建立用於識別和分類圖像中的物件的 ML 模型，並在大量標記資料上訓練這些模型。
使用電腦視覺庫和工具（OpenCV、TensorFlow、PyTorch 等）為特定任務開發自己的演算法和模型。
進行單元測試以驗證功能，並優化電腦視覺系統以實現準確且高效的操作，其中包括評估演算法的準確性和速度、改進和優化現有模型以及提高生產率。
將電腦視覺融入應用程式和系統中，這需要與其他開發人員協作，包括創建 API、開發使用者介面以及使用雲端服務。
該專業的優點和缺點
優點：
快速發展、有前途的領域的勞動活動；對此類專家的需求；高額付款；職業機會為多家公司遠距工作的機會。
精神壓力大；
日程安排不規則的可能性，特別是在專案到期之前；
久坐工作影響視力；
需要不斷學習新的方法、途徑和技術（對於那些尋求專業發展的人來說，這可能是一個優勢）；
需要良好的英語知識（這可能是優點而不是缺點）。
所需特性
需要履歷專家：
對於電腦視覺專家來說，能夠很好地展示產品並在團隊中有效工作也將很有用
電腦視覺開發人員的教育
CV工程師是機器學習領域之一的專家，因此主要教育應該與ML和AI相關。要開始職業生涯，建議獲得學士學位；以下是大學合適領域和簡介的範例：
“應用數學與電腦科學”，2002 年 3 月 1 日：
“應用機器學習”；
“應用數據分析與人工智慧”；
“數據分析與智慧系統。”
“數學與計算機科學”，02.03.01：
“人工智慧系統和超級電腦技術。”
“資訊學與電腦科學”，09.03.01：
“人工智慧和機器學習。”
“資訊系統與技術”，09.03.02：
「程式設計與人工智慧」；
《機器學習與智慧系統》
“實用資訊學”，2003 年 3 月 9 日：
「智慧系統」。
“無線電技術”，2001 年 3 月 11 日：
“電腦視覺系統。”
碩士專業：資訊學與應用數學”， 有關課程的更多信息 圖像處理、圖形和電腦視覺。”
“應用數學科學”，“圖像和訊號的數位處理。”IT 和基礎計算機科學”，
“電腦視覺和機器學習。”入學所需的統一國家考試：數學、俄語、電腦科學和資訊通信技術、外語。用物理學取代計算機科學是可能的。
電腦視覺開發人員的優質大學
根據 RAEX（一般「IT」組）的排名，10 所最適合履歷專家的大學：
莫斯科國立羅蒙諾索夫大學。
莫斯科物理技術學院。
ITMO 資訊科技大學。
國立研究大學高等經濟學院。
聖彼得堡國立大學。
彼得大帝理工大學聖彼得堡理工大學。
莫斯科國立技術大學以 N.E. 命名鮑曼。
烏拉爾聯邦大學以葉利欽的名字命名。
國立核子研究大學 MEPhI。
莫斯科航空學院。
在人工智慧（AI）發展方面，HSE、MIPT和ITMO佔據領先地位。位於物理技術研究所的 NTI 能力中心「人工智慧」對基於人工智慧的產品市場進行了分析。研究發現，對人工智慧專家的需求仍然很高。掌握機器學習的大學畢業生能夠解決該領域的關鍵問題。 「領導者」包括六所大學的畢業生：HSE、物理與技術（MIPT）、Skoltech、ITMO、莫斯科國立大學、聖彼得堡國立大學。
工作地點
基本上，使用基於電腦視覺的產品的 有關課程 臉書資料庫 的更多信息 公司和組織不會在內部開發它們，而是使用專業公司提供的解決方案。以下是俄羅斯電腦視覺領域開發公司的一些例子：
“電腦視覺系統”，聖彼得堡；
“ELVIS-NeoTek”，莫斯科；
Yandex、Yandex 視覺服務；
Mail.ru 組；
「Content AI」（原 ABBYY 俄羅斯），莫斯科；
GosNIIAS，莫斯科。
也可以在外國公司進行遠距就業。
報酬
俄羅斯電腦視覺開發人員的職缺大部分集中在莫斯科，其次是聖彼得堡。
莫斯科的薪資選擇，考慮到申請人擁有的專業技能和技術堆疊：
青少年——10萬盧布起。
初級+/中級－約130-25萬盧布。
中等－大約200-285千盧布。
Python CV 開發人員，資料科學、ML 和 CV 專家 – 大約 200-30 萬盧布。
開發團隊負責人（WMS）－207-40萬盧布。
截至 2023 年 10 月電腦視覺開發人員的薪資
薪資資訊可在 hh 網站上找到。 ru。
俄羅斯45,000 至 200,000₽
莫斯科在 120,000—350,000₽ 範圍內
專業發展
履歷表開發人員的職業發展、收入和前景 卡達電話號碼格式：完整指南 隨著經驗、知識和技能的累積而改善。您可以從小型新創公司轉向跨國公司—目前的職缺比合格的專家還多。
所需專業知識
電腦視覺開發人員需要以下知識：
數學分析、線性代數、統計；
程式語言 C++、Python（最常見）、Java（較不常見）；
ML 函式庫與工具 – PyTorch、OpenCV、Caffe、Catboost、MatLab、點雲函式庫、NumPy、Matplotlib、TensorFlow、Scikit-learn、SciPy；神經網路模型－ResNet、HRNet、Swin、DaViT等；
使用 GIT 的基礎知識；
資料庫結構。
您可能需要至少具備履歷申請所針對的領域的基本知識（無論是醫學、行銷、CCTV、電子商務等）。
神經網路最佳課程
最佳選擇大數據數據科學機器學習神經網路數據工程人工智慧數據科學家4.5 (132)關於課程的更多信息開始日期 2024 年 11 月 14 日
持續時間 13課程 每週 2-3 節課117,800 盧布每月 3,272 盧布起 有關課程的更多信息程式設計神經網路關於課程的更多信息有關課程的更多信息
開始持續時間 長達 1 個月課程 60 學時，51 講
28,000 ₽
沒有分期付款。
大數據
神經網路
深度學習
人工智慧
深度學習
4.5 (132)關於課程的更多信息
開始日期 2024 年 11 月 15 日
持續時間 2
課程 每週 2-3 節課
每月 2,916 盧布起
神經網路TSU 線上碩士學位“電腦視覺與神經網路”
關於課程的更多信息
開始持續時間 42班 每週進行 2 個學時的線上廣播。
63,000 ₽
沒有分期付款。
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